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Erschienen in:

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Property-Driven Timestamps Encoding for Timeprints-Based Tracing and Monitoring

verfasst von : Rehab Massoud, Hoang M. Le, Rolf Drechsler

Erschienen in: Formal Modeling and Analysis of Timed Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Timeprints are temporal regularly-logged signatures, describing a signal’s temporal behavior. They have been recently used in on-chip signals tracing and temporal properties checking. Timeprints are generated by aggregations of encoded timestamps marking where signal changes took place. This paper describes different timestamps encoding mechanisms, and shows how some system’s temporal properties can be used to create more efficient timestamps. The efficiency of a timestamps-encoding is introduced in terms of the number of collisions in the timeprints-reconstruction solution space. We show how using property-based timestamps encoding reduces the number of such collisions, leading to better chances capturing unexpected behaviors.

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If the signal change rate is known to be below certain limit the number of bits needed to describe the number of changes can still be less than \(log(m-1)\). This \(log(m-1)\) bits already covers the case of m changes as we aggregate timeprints recursively, i.e. the last timeprint of a trace-cycle is the initial value of the timeprint for the new trace-cycle; hence, if m=0 and the timeprint value changed, it means m changes took place, and if m=0 and the timeprint value is the same, then there has been zero changes in that trace-cycle.

Inc-Ind-k: means the incremental code Inc-Index with increments of weight k.

This set-up was already existing in our research-group within the bachelor’s-project DRIVE, and the data was obtained upon request from the students.

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Titel: Property-Driven Timestamps Encoding for Timeprints-Based Tracing and Monitoring
verfasst von: Rehab Massoud
Hoang M. Le
Rolf Drechsler
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Formal Modeling and Analysis of Timed Systems
Print ISBN: 978-3-030-29661-2

Electronic ISBN: 978-3-030-29662-9

Copyright-Jahr: 2019
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29662-9_3

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Abstract

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